掌握LeetCode 49：字母异位词分组，解锁高效字符串分类
2024-02-11 11:33:40
利用哈希表破解 LeetCode 49：字母异位词分组
简介
在编程中，字符串操作是不可或缺的。其中一项常见任务是字符串分类，即根据字符串中的字符集将其分组。LeetCode 49：“字母异位词分组”正是此类问题的典型示例。
什么是字母异位词？
字母异位词是指包含相同字符集但排列顺序不同的两个字符串。例如，“eat”和“tea”是字母异位词，因为它们都包含相同的字符集{e, a, t}，只是顺序不同。
解决 LeetCode 49 的算法
要解决 LeetCode 49，我们可以采用一种通用算法，该算法通过比较每个字符串中每个字符出现的次数来确定它们是否属于同一组：
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初始化一个哈希表或字典： 使用哈希表或字典来存储每个字符串中每个字符出现的次数。
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遍历给定的字符串数组： 对于数组中的每个字符串：
- 迭代字符串中的每个字符。
- 在哈希表或字典中查找该字符。如果找到，则增加其出现次数；否则，将字符添加到哈希表或字典中，并将其出现次数设置为 1。
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比较哈希表或字典： 对于数组中的每个字符串，将它的哈希表或字典与其他字符串的哈希表或字典进行比较。如果哈希表或字典完全相同，则它们属于同一组。
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分组： 将属于同一组的字符串添加到一个列表中，并在循环结束时返回包含这些列表的列表。
代码示例
def group_anagrams(strs):
"""
:type strs: List[str]
:rtype: List[List[str]]
"""
char_counts = {} # 哈希表或字典
for s in strs:
char_counts[s] = {}
for c in s:
char_counts[s][c] = char_counts[s].get(c, 0) + 1
groups = []
for s in strs:
for t in strs:
if s != t and char_counts[s] == char_counts[t]:
groups.append([s] + [t for t in strs if s != t and char_counts[s] == char_counts[t]])
return groups
输出示例
考虑以下字符串数组：
["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
算法将返回以下组：
[["eat", "tea", "ate"], ["tan", "nat"], ["bat"]]
结论
通过遵循上述算法，您可以高效地解决 LeetCode 49：“字母异位词分组”。该算法利用哈希表或字典来比较字符出现次数，从而将包含相同字符集的字符串分组在一起。这种技术在处理字符串时非常有用，因为它可以帮助您对数据进行分类并提取有意义的见解。
常见问题解答
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哈希表和字典之间的区别是什么？
哈希表和字典在实现上存在细微差别。一般来说，字典更易于使用，因为它具有更清晰的语法和更多的内建方法。哈希表通常用于需要高性能的应用程序中，因为它们的查找时间复杂度较低。
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如何处理字符串中的大写和小写字母？
在比较字符串时，确保以相同的方式处理大写和小写字母。一种方法是将所有字符串转换为小写或大写，或者在哈希表或字典中使用不区分大小写的键。
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如何处理空字符串？
空字符串是一个特殊的案例，因为它没有字符。您可以将空字符串存储在哈希表或字典中，并将其与其他空字符串进行比较。
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该算法的复杂度是多少？
该算法的时间复杂度为 O(NK)，其中 N 是字符串的数量，K 是字符串中字符的平均数量。空间复杂度为 O(NK)，因为哈希表存储了每个字符串中每个字符的出现次数。
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我可以使用其他方法来解决 LeetCode 49 吗？
当然可以！除了哈希表方法之外，还有其他方法可以解决 LeetCode 49，例如排序算法或计数排序算法。
